在前两篇（前篇、中篇）中，分别介绍了Key Cache的基本原理（LRU和Midpoint Insertion Strategy）。最后，将介绍一些相关的参数、状态参数和命令。
Key Cache的配置很灵活，可以针对全局配置，还可以针对某个单独数据表分配Key Cache的大小；如果一个数据表某部分的索引块被访问的非常频繁（较之其他索引块），那么可以配置Midpoint Insertion Strategy达到最大的利用率(参考)。 Read more…
在前篇中介绍了Key Cache的基本机制，并且介绍了Key Cache的LRU算法。作为对LRU算法的改进，MyISAM还提供了另一个缓存算法：“Midpoint Insertion Strategy”。本文将重点介绍该算法的原理和配置。
1. 相关参数
该策略涉及的参数有：key_cache_division_limit、key_cache_age_threshold
2. 原理介绍
(1) 该策略将前面的LRU队列（LRU Chain）分成两部分，hot sub-chain和warm sub-chain。并根据参数key_cache_division_limit划分，总保持warm sub-chain在这个百分比以上。默认情况key_cache_division_limit是100，所以默认时候只有warm sub-chain,即LRU Chain。
(注：Multiple Key cache情况，每个key cache都有对应的key_cache_division_limit值) Read more…
本文将分为前、中、后三篇，分别介绍MyISAM Key Cache的一般机制、Mid-point strategy、状态、参数和命令。
“Cache为王”，无所不在。为了最小化磁盘I/O，MyISAM将最频繁访问的索引块（“index block”）都放在内存中，这样的内存缓冲区我们称之为Key Cache，它的大小可以通过参数key_buffer_size来控制。在MyISAM的索引文件中（MYI），连续的单元（contiguous unit）组成一个Block，Index block的大小等于该BTree索引节点的大小。Key Cache就是以Block为单位的。 Read more…
测试表结构：
CREATE TABLE `test` (
`ID` bigint(20) NOT NULL auto_increment,
`INT_A` int(11) default NULL,
`INT_B` int(11) default NULL,
`INT_C` int(11) default NULL,
`STRING_A` varchar(50) default NULL,
`STRING_B` varchar(250) default NULL,
`STRING_C` varchar(700) default NULL,
PRIMARY KEY (`ID`),
KEY `IDX_TEST_IA` (`INT_A`),
KEY `IDX_TEST_IB` (`INT_B`),
KEY `IDX_TEST_SA` (`STRING_A`,`INT_C`)
) ;
数据量：总共10个表，每个表插入400w数据
并发数：每个表并发20个线程去执行插入操作，总共200个线程
数据特点：除了主键采用自增外，索引相关字段全是随机生成的。字符串的长度和内容都是随机的，平均长度为预定义的一半
X轴是unix时间戳，Y轴是十秒钟的插入量。从以上测试结果可以看出，InnoDB的插入性能随着数据量的增多一直在下降，而且表现相当不稳定。MyISAM的表现还是比较好的，虽然瞬时插入的谷值一直在下降，但是整体表现很稳定。
总的来说，Ext3的cache算法性能还是非常不错的，不愧是linux上面备受推崇的文件系统。InnoDB虽然提供了高可用性，但是插入性能方面的表现并不如MyISAM稳定。
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